Bivariate Zusammenhangsmaße für zahnärztliche Untersuchungsdaten

Kennzeichnend bei der zahnärztlichen Untersuchung von Kindern in Tageseinrichtungen ist die simultane Erfassung vieler Merkmale mit ihren Ausprägungen, wie dentale Befunde oder Orts- und Zeitangaben. Für bivariate Analysen von Zusammenhängen zwischen diesen Merkmalen ist es notwendig, ihre unterschiedlichen Skalenniveaus, metrisch, ordinal oder nominal zu beachten. Dies gilt sowohl für bivariate grafische Darstellungen und adäquate statistische Tests, als auch für die Berechnung von Maßzahlen für die Stärke eines entsprechenden Zusammenhangs. Für die Aussagekraft ist die Definition der Grundgesamtheit wichtig, in der ein vermuteter Zusammenhang mittels vorliegender repräsentativer Stichprobendaten geschätzt werden soll. Zudem beeinflussen bestimmte Datenstrukturen, Annahmen und in die Analyse eingebrachtes Wissen, wie Nichtlinearität, Inhomogenität, Ausreißer und Fallzahl die Ergebnisse solcher Korrelationsanalysen. Der Korrelationskoeffizient von Pearson, der Rangkorrelationskoeffizient von Spearman, Kendall's Tau-b und Cramers V für metrische, ordinale und nominale Merkmale, sowie das relative Risiko (RR) und der Kappa Koeffizient werden vorgestellt und Besonderheiten anhand zahnärztlicher Beispiele erläutert. Berechnungen erfolgen mit den Programmen BiAS und WinPepi.